ਤਰਨਟੂਲ ਡੇਟਾ ਗਰਿੱਡ ਦੀ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਅਤੇ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ

2017 ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਅਲਫਾ-ਬੈਂਕ ਦੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੇ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਲ ਕੋਰ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮੁਕਾਬਲਾ ਜਿੱਤਿਆ ਅਤੇ ਕੰਮ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ (ਹਾਈਲੋਡ++ 2018 ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੇ ਕੋਰ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਰਿਪੋਰਟ ਦੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ ਵਲਾਦੀਮੀਰ ਡਰਿੰਕਿਨ, ਅਲਫਾ ਬੈਂਕ ਦੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੇ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਲ ਕੋਰ ਦਾ ਮੁਖੀ)। ਇਸ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ, ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਯੂਨੀਫਾਈਡ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਲਿਆਉਣਾ, ਇਸਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਇਸ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਸੀ।

ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਸਿਸਟਮ ਨੇ ਵਿਕਾਸ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਹਾਸਲ ਕੀਤੀ, ਅਤੇ ਕੁਝ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਅਸੀਂ ਮਹਿਸੂਸ ਕੀਤਾ ਕਿ ਅਸੀਂ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸਖਤੀ ਨਾਲ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਰੇਂਜ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਬਣਾਏ ਗਏ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਤੋਂ ਕਿਤੇ ਵੱਧ ਕੁਝ ਹੋਰ ਕ੍ਰਿਸਟਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ: ਅਸੀਂ ਸਫਲ ਹੋਏ ਨਿਰੰਤਰ ਸਟੋਰੇਜ ਨਾਲ ਵੰਡੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਿਸਟਮ. ਸਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਅਨੁਭਵ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਉਤਪਾਦ ਦਾ ਆਧਾਰ ਬਣਿਆ - ਤਰਨਟੂਲ ਡਾਟਾ ਗਰਿੱਡ (TDG)।

ਮੈਂ TDG ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਹੱਲਾਂ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ ਜੋ ਅਸੀਂ ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਆਏ ਹਾਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਮੁੱਖ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਨਾਲ ਜਾਣੂ ਕਰਵਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ ਅਤੇ ਇਹ ਦਿਖਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਸਾਡਾ ਉਤਪਾਦ ਸੰਪੂਰਨ ਹੱਲ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਆਧਾਰ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਅਸੀਂ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਹੈ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰ ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਇੱਕ ਖਾਸ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਚੱਲ ਰਹੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਉਦਾਹਰਨ ਇੱਕ ਜਾਂ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਰੋਲ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਕਲੱਸਟਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਕਿਸਮ ਦੀਆਂ ਕਈ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ:

ਕੁਨੈਕਟਰ

ਕਨੈਕਟਰ ਬਾਹਰੀ ਸੰਸਾਰ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ; ਇਸਦਾ ਕੰਮ ਬੇਨਤੀ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨਾ, ਇਸਨੂੰ ਪਾਰਸ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਇਹ ਸਫਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਨਪੁਟ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਡੇਟਾ ਭੇਜੋ। ਅਸੀਂ HTTP, SOAP, Kafka, FIX ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨਵੇਂ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਲਈ ਸਮਰਥਨ ਜੋੜਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, IBM MQ ਲਈ ਸਮਰਥਨ ਛੇਤੀ ਹੀ ਆ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਬੇਨਤੀ ਨੂੰ ਪਾਰਸ ਕਰਨਾ ਅਸਫਲ ਰਿਹਾ, ਤਾਂ ਕਨੈਕਟਰ ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਵਾਪਸ ਕਰੇਗਾ; ਨਹੀਂ ਤਾਂ, ਇਹ ਜਵਾਬ ਦੇਵੇਗਾ ਕਿ ਬੇਨਤੀ 'ਤੇ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਭਾਵੇਂ ਇਸਦੀ ਅਗਲੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ ਕੋਈ ਗਲਤੀ ਆਈ ਹੋਵੇ। ਇਹ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਜੋ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ ਕਿ ਬੇਨਤੀਆਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਦੁਹਰਾਉਣਾ ਹੈ - ਜਾਂ, ਇਸਦੇ ਉਲਟ, ਇਸ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਕਰੋ। ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਨਾ ਗੁਆਉਣ ਲਈ, ਇੱਕ ਮੁਰੰਮਤ ਕਤਾਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ: ਆਬਜੈਕਟ ਪਹਿਲਾਂ ਇਸ ਵਿੱਚ ਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਫਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਹੀ ਇਸਨੂੰ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਮੁਰੰਮਤ ਕਤਾਰ ਵਿੱਚ ਬਾਕੀ ਬਚੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਬਾਰੇ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਗਲਤੀ ਜਾਂ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਅਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਦੁਬਾਰਾ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ।

ਇਨਪੁਟ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ

ਇਨਪੁਟ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਚਿਤ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰਾਂ ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹੈਂਡਲਰ ਲੂਆ ਕੋਡ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸੈਂਡਬੌਕਸ ਵਿੱਚ ਚਲਦੇ ਹਨ, ਇਸਲਈ ਉਹ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਕੰਮਕਾਜ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ। ਇਸ ਪੜਾਅ 'ਤੇ, ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਘਟਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ, ਜੇ ਲੋੜ ਹੋਵੇ, ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਮਨਮਾਨੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਲਾਂਚ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਲੋੜੀਂਦੇ ਤਰਕ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ. ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਤਰਨਟੂਲ ਡੇਟਾ ਗਰਿੱਡ 'ਤੇ ਬਣੇ MDM (ਮਾਸਟਰ ਡਾਟਾ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ) ਉਤਪਾਦ ਵਿੱਚ, ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਜੋੜਦੇ ਹੋਏ, ਬੇਨਤੀ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਹੌਲੀ ਨਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਕਾਰਜ ਵਜੋਂ ਇੱਕ ਸੁਨਹਿਰੀ ਰਿਕਾਰਡ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਸੈਂਡਬੌਕਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ, ਬਦਲਣ ਅਤੇ ਜੋੜਨ ਲਈ ਬੇਨਤੀਆਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਟੋਰੇਜ ਕਿਸਮ ਦੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਇਕੱਤਰੀਕਰਨ (ਨਕਸ਼ੇ/ਘਟਾਓ) 'ਤੇ ਕੁਝ ਕਾਰਜ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਹੈਂਡਲਰ ਨੂੰ ਫਾਈਲਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਣਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ:

sum.lua

local x, y = unpack(...)
return x + y

ਅਤੇ ਫਿਰ, ਸੰਰਚਨਾ ਵਿੱਚ ਘੋਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ:

functions:
  sum: { __file: sum.lua }

ਲੁਆ ਕਿਉਂ? ਲੂਆ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸਰਲ ਭਾਸ਼ਾ ਹੈ। ਸਾਡੇ ਤਜ਼ਰਬੇ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ, ਇਸ ਨੂੰ ਜਾਣਨ ਤੋਂ ਕੁਝ ਘੰਟਿਆਂ ਬਾਅਦ, ਲੋਕ ਕੋਡ ਲਿਖਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਹੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਇਹ ਨਾ ਸਿਰਫ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਡਿਵੈਲਪਰ ਹਨ, ਪਰ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ. ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਜੀਤ ਕੰਪਾਈਲਰ ਦਾ ਧੰਨਵਾਦ, ਲੂਆ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਚੱਲਦਾ ਹੈ.

ਸਟੋਰੇਜ਼

ਸਟੋਰੇਜ ਲਗਾਤਾਰ ਡਾਟਾ ਸਟੋਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਸੇਵ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਡੇਟਾ ਸਕੀਮਾ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸਰਕਟ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਲਈ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਫਾਰਮੈਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਅਪਾਚੇ ਅਵਰੋ. ਉਦਾਹਰਨ:

{
    "name": "User",
    "type": "record",
    "logicalType": "Aggregate",
    "fields": [ 
        { "name": "id", "type": "string"}, 
        {"name": "first_name", "type": "string"}, 
        {"name": "last_name", "type": "string"} 
    ], 
    "indexes": ["id"] 
}

ਇਸ ਵਰਣਨ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ, DDL (ਡੇਟਾ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਭਾਸ਼ਾ) ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਟਰਾਂਟੁਲਾ DBMS ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਗ੍ਰਾਫਕੁਅਲ ਡਾਟਾ ਐਕਸੈਸ ਲਈ ਸਕੀਮਾ।

ਅਸਿੰਕ੍ਰੋਨਸ ਡੇਟਾ ਰੀਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਸਮਰਥਿਤ ਹੈ (ਸਿੰਕਰੋਨਸ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਦੀਆਂ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਹਨ)।

ਆਉਟਪੁੱਟ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ

ਕਈ ਵਾਰ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਆਮਦ ਬਾਰੇ ਬਾਹਰੀ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸੂਚਿਤ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ; ਇਸ ਉਦੇਸ਼ ਲਈ, ਆਉਟਪੁੱਟ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ. ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇਸ ਨੂੰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈਂਡਲਰ ਨੂੰ ਪਾਸ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਇਸਨੂੰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੁਆਰਾ ਲੋੜੀਂਦੇ ਫਾਰਮ ਵਿੱਚ ਲਿਆਉਣ ਲਈ) - ਅਤੇ ਫਿਰ ਭੇਜਣ ਲਈ ਕਨੈਕਟਰ ਨੂੰ ਪਾਸ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਮੁਰੰਮਤ ਕਤਾਰ ਵੀ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ: ਜੇਕਰ ਕਿਸੇ ਨੇ ਵਸਤੂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ, ਤਾਂ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਦੁਬਾਰਾ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਸਕੇਲਿੰਗ

ਕਨੈਕਟਰ, ਇਨਪੁਟ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ, ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਰੋਲ ਸਟੇਟਲੈੱਸ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਾਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੇ ਰੋਲ ਟਾਈਪ ਸਮਰੱਥ ਦੇ ਨਾਲ ਨਵੇਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਖਿਤਿਜੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਮਿਲਦੀ ਹੈ। ਸਟੋਰੇਜ਼ ਨੂੰ ਹਰੀਜੱਟਲ ਸਕੇਲਿੰਗ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਪਹੁੰਚ ਵਰਚੁਅਲ ਬਾਲਟੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਕਲੱਸਟਰ ਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਨ ਲਈ। ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਸਰਵਰ ਜੋੜਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਪੁਰਾਣੇ ਸਰਵਰਾਂ ਤੋਂ ਕੁਝ ਬਾਲਟੀਆਂ ਨੂੰ ਬੈਕਗ੍ਰਾਉਂਡ ਵਿੱਚ ਨਵੇਂ ਸਰਵਰ ਵਿੱਚ ਭੇਜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪੂਰੇ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਸੰਚਾਲਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ

ਵਸਤੂਆਂ ਬਹੁਤ ਵੱਡੀਆਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਸਤੂਆਂ ਰੱਖ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਵਰਚੁਅਲ ਬਾਲਟੀ ਵਿੱਚ ਸਾਰੀਆਂ ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਵਸਤੂ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਕੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਅਤੇ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਮਾਣੂਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਵਸਤੂ ਨੂੰ ਕਈ ਭੌਤਿਕ ਸਰਵਰਾਂ ਵਿੱਚ "ਫੈਲਣ" ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ।

ਸੰਸਕਰਣ ਸਮਰਥਿਤ ਹੈ: ਕਿਸੇ ਵਸਤੂ ਦਾ ਹਰੇਕ ਅੱਪਡੇਟ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਸੰਸਕਰਣ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਇੱਕ ਸਮਾਂ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਸੰਸਾਰ ਉਸ ਸਮੇਂ ਕਿਵੇਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਅਜਿਹੇ ਡੇਟਾ ਲਈ ਜਿਸਨੂੰ ਲੰਬੇ ਇਤਿਹਾਸ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਸੀਮਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਜਾਂ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ - ਨਵੀਨਤਮ - ਭਾਵ, ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਕਿਸਮ ਲਈ ਸੰਸਕਰਨ ਨੂੰ ਅਯੋਗ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਤੁਸੀਂ ਸਮੇਂ ਦੁਆਰਾ ਇਤਿਹਾਸ ਨੂੰ ਵੀ ਸੀਮਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ: ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, 1 ਸਾਲ ਤੋਂ ਪੁਰਾਣੇ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਕਿਸਮ ਦੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਮਿਟਾਓ। ਆਰਕਾਈਵਿੰਗ ਵੀ ਸਮਰਥਿਤ ਹੈ: ਅਸੀਂ ਕਲੱਸਟਰ ਵਿੱਚ ਜਗ੍ਹਾ ਖਾਲੀ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਨਿਰਧਾਰਤ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਪੁਰਾਣੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਅਨਲੋਡ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।

ਕੰਮ

ਦਿਲਚਸਪ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ, ਇਹ ਇੱਕ ਅਨੁਸੂਚੀ 'ਤੇ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਬੇਨਤੀ 'ਤੇ, ਜਾਂ ਸੈਂਡਬੌਕਸ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮੇਟਿਕ ਤੌਰ' ਤੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣ ਯੋਗ ਹੈ:

ਇੱਥੇ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਹੋਰ ਭੂਮਿਕਾ ਦੇਖਦੇ ਹਾਂ - ਦੌੜਾਕ. ਇਹ ਰੋਲ ਸਟੇਟਲੈੱਸ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਰੋਲ ਦੇ ਨਾਲ ਵਾਧੂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਨੂੰ ਲੋੜ ਅਨੁਸਾਰ ਕਲੱਸਟਰ ਵਿੱਚ ਜੋੜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਦੌੜਾਕ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਸੈਂਡਬੌਕਸ ਤੋਂ ਨਵੇਂ ਕੰਮ ਬਣਾਉਣੇ ਸੰਭਵ ਹਨ; ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਟੋਰੇਜ 'ਤੇ ਇੱਕ ਕਤਾਰ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਰਨਰ 'ਤੇ ਚਲਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਨੌਕਰੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਟਾਸਕ ਨਾਮਕ ਇੱਕ ਕਾਰਜ ਕਿਸਮ ਵੀ ਹੈ - ਇਹ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੁਆਰਾ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਾਰਜ ਹਨ ਜੋ ਇੱਕ ਅਨੁਸੂਚੀ (ਕ੍ਰੋਨ ਸੰਟੈਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ) ਜਾਂ ਮੰਗ 'ਤੇ ਚੱਲਦੇ ਹਨ। ਅਜਿਹੇ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਲਾਂਚ ਕਰਨ ਅਤੇ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਲਈ, ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਟਾਸਕ ਮੈਨੇਜਰ ਹੈ। ਇਹ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਉਪਲਬਧ ਹੋਣ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਸ਼ਡਿਊਲਰ ਰੋਲ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ; ਇਸ ਭੂਮਿਕਾ ਦੀ ਇੱਕ ਅਵਸਥਾ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਇਹ ਪੈਮਾਨਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਜਿਸਦੀ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਉਸੇ ਸਮੇਂ, ਹੋਰ ਸਾਰੀਆਂ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਵਾਂਗ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਤੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੋ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਜੇਕਰ ਮਾਸਟਰ ਅਚਾਨਕ ਇਨਕਾਰ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਲਾਗਰ

ਇਕ ਹੋਰ ਭੂਮਿਕਾ ਨੂੰ ਲੌਗਰ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਕਲੱਸਟਰ ਦੇ ਸਾਰੇ ਮੈਂਬਰਾਂ ਤੋਂ ਲੌਗ ਇਕੱਠੇ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵੈੱਬ ਇੰਟਰਫੇਸ ਰਾਹੀਂ ਅੱਪਲੋਡ ਕਰਨ ਅਤੇ ਦੇਖਣ ਲਈ ਇੱਕ ਇੰਟਰਫੇਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਸੇਵਾਵਾਂ

ਜ਼ਿਕਰਯੋਗ ਹੈ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਸੇਵਾਵਾਂ ਬਣਾਉਣਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਸੰਰਚਨਾ ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਸੈਂਡਬੌਕਸ ਵਿੱਚ ਚੱਲਣ ਵਾਲੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੁਆਰਾ ਲਿਖੇ ਹੈਂਡਲਰ ਨੂੰ ਕਿਹੜੀਆਂ ਬੇਨਤੀਆਂ ਭੇਜੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਹੈਂਡਲਰ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕਿਸੇ ਕਿਸਮ ਦੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਨਤੀਜਾ ਵਾਪਸ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਸੇਵਾ ਦਾ ਵਰਣਨ ਸੰਰਚਨਾ ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ:

services:
   sum:
      doc: "adds two numbers"
      function: sum
      return_type: int
      args:
         x: int
         y: int

GraphQL API ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਿਆਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੇਵਾ ਕਾਲ ਕਰਨ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ:

query {
   sum(x: 1, y: 2) 
}

ਇਹ ਹੈਂਡਲਰ ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰੇਗਾ sumਜੋ ਨਤੀਜਾ ਵਾਪਸ ਕਰੇਗਾ:

3

ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲਿੰਗ ਅਤੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ

ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਸੰਚਾਲਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲਿੰਗ ਬੇਨਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਓਪਨਟਰੇਸਿੰਗ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਲਈ ਸਮਰਥਨ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਸਿਸਟਮ ਇਸ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਮੰਗ 'ਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਭੇਜ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜ਼ਿਪਕਿਨ, ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇਵੇਗਾ ਕਿ ਬੇਨਤੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ:

ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਸਿਸਟਮ ਅੰਦਰੂਨੀ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪ੍ਰੋਮੀਥੀਅਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਗ੍ਰਾਫਾਨਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਲਪਨਾ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਤੈਨਾਤ

Tarantool ਡਾਟਾ ਗਰਿੱਡ ਨੂੰ RPM ਪੈਕੇਜਾਂ ਜਾਂ ਇੱਕ ਪੁਰਾਲੇਖ ਤੋਂ ਤੈਨਾਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਡਿਸਟਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਜਾਂ Ansible ਤੋਂ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗਤਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਕੁਬਰਨੇਟਸ ਲਈ ਸਮਰਥਨ ਵੀ ਹੈ (ਤਰਨਟੂਲ ਕੁਬਰਨੇਟਸ ਆਪਰੇਟਰ).

ਬਿਜ਼ਨਸ ਤਰਕ (ਸੰਰਚਨਾ, ਹੈਂਡਲਰ) ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ UI ਦੁਆਰਾ ਪੁਰਾਲੇਖ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਜਾਂ ਸਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ API ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਤੈਨਾਤ ਕੀਤੇ ਗਏ Tarantool ਡੇਟਾ ਗਰਿੱਡ ਕਲੱਸਟਰ ਵਿੱਚ ਲੋਡ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਨਮੂਨਾ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ

Tarantool ਡੇਟਾ ਗਰਿੱਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਿਹੜੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਬਣਾਈਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ? ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ, ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਕੰਮ ਕਿਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ, ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਐਕਸੈਸ ਕਰਨ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਵੱਡੀਆਂ ਸਟ੍ਰੀਮਾਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਐਕਸੈਸ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਾਡਾ ਉਤਪਾਦ ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਬਚਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਵਪਾਰਕ ਤਰਕ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਰੀਅਲ ਅਸਟੇਟ ਮਾਰਕੀਟ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਠੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਜੋ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਵਧੀਆ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੋਵੇ। ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਾਂਗੇ:

1. ਖੁੱਲੇ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਠੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਰੋਬੋਟ ਸਾਡੇ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ ਹੋਣਗੇ। ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਰੈਡੀਮੇਡ ਹੱਲ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਕੋਡ ਲਿਖਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਹੱਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
2. ਅੱਗੇ, Tarantool ਡੇਟਾ ਗਰਿੱਡ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰੇਗਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰੇਗਾ। ਜੇਕਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਫਾਰਮੈਟ ਵੱਖਰਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਲੁਆ ਵਿੱਚ ਕੋਡ ਲਿਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਪਰਿਵਰਤਨ ਕਰੇਗਾ। ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਪੜਾਅ 'ਤੇ, ਤੁਸੀਂ ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਵੋਗੇ ਜਾਂ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਏਜੰਟਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
3. ਹੁਣ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਇੱਕ ਕਲੱਸਟਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਕੇਲੇਬਲ ਹੱਲ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਭਰਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਚੋਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਫਿਰ ਤੁਸੀਂ ਨਵੀਂ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਸੇਵਾ ਲਿਖੋ ਜੋ ਡੇਟਾ ਲਈ ਬੇਨਤੀ ਕਰੇਗੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀ ਦਿਨ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਫਾਇਦੇਮੰਦ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਦੇਵੇਗੀ - ਇਸ ਲਈ ਕੌਂਫਿਗਰੇਸ਼ਨ ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਲਾਈਨਾਂ ਅਤੇ ਥੋੜਾ ਜਿਹਾ ਲੁਆ ਕੋਡ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ।

ਅੱਗੇ ਕੀ ਹੈ?

ਸਾਡੀ ਤਰਜੀਹ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਸੌਖ ਨੂੰ ਵਰਤਣਾ ਹੈ ਤਰਨਟੂਲ ਡਾਟਾ ਗਰਿੱਡ. ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇਹ ਇੱਕ ਸੈਂਡਬੌਕਸ ਵਿੱਚ ਚੱਲ ਰਹੇ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲਿੰਗ ਅਤੇ ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਹੈਂਡਲਰ ਲਈ ਸਮਰਥਨ ਵਾਲਾ ਇੱਕ IDE ਹੈ।

ਅਸੀਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਮੁੱਦਿਆਂ 'ਤੇ ਵੀ ਬਹੁਤ ਧਿਆਨ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ। ਇਸ ਸਮੇਂ ਅਸੀਂ ਉੱਚ ਪੱਧਰੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਅਤੇ ਸਰਕਾਰੀ ਸੂਚਨਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਣ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਰੂਸ ਦੇ FSTEC ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਣ ਤੋਂ ਗੁਜ਼ਰ ਰਹੇ ਹਾਂ।

ਸਰੋਤ: www.habr.com